paises <- c ("Brazil" , "Italy" , "France" , "Argentina" )
letalidade_Brasil_Italia <- dados_covid %>%
filter (Country %in% paises,
New_cases> 0 ,
! is.na (New_cases)) %>%
separate (Date_reported, c ("Ano" , "Mês" , "Dia" )) %>%
mutate (Country= case_when (
Country== "Brazil" ~ "Brasil" ,
Country== "Italy" ~ "Itália" ,
Country== "France" ~ "França" )) %>%
mutate (letalidade_diaria = New_deaths/ New_cases* 100 )%>%
mutate (Continente = ifelse (Country== "Brazil" | Country== "Argentina" ,
"América do Sul" , "Europa" )) %>%
group_by (Continente, Ano, Country) %>%
summarise (letalidade_media = mean (letalidade_diaria,
na.rm= T),
desvio_padrao = sd (letalidade_diaria,
na.rm= T ),
Casos_maximo = max (New_cases,
na.rm= T),
Obitos_maximo = max (New_deaths,
na.rm= T)) %>%
ungroup () %>%
mutate_if (is.numeric, ~ format (., big.mark= "." , decimal.mark= "," , digits= 2 ))
letalidade_Brasil_Italia
# A tibble: 18 × 7
Continente Ano Country letalidade_media desvio_padrao Casos_maximo
<chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 Europa 2020 Brasil 3,26 " 1,867" " 326.751"
2 Europa 2020 França 7,14 "20,552" " 332.505"
3 Europa 2020 Itália 7,52 " 7,500" " 242.062"
4 Europa 2021 Brasil 2,83 " 0,674" " 533.024"
5 Europa 2021 França 1,10 " 0,838" " 519.740"
6 Europa 2021 Itália 1,87 " 1,137" " 257.579"
7 Europa 2022 Brasil 0,68 " 0,327" "1.283.024"
8 Europa 2022 França 0,17 " 0,091" "2.417.043"
9 Europa 2022 Itália 0,28 " 0,126" "1.268.153"
10 Europa 2023 Brasil 0,75 " 0,492" " 206.944"
11 Europa 2023 França 0,66 " 0,261" " 151.707"
12 Europa 2023 Itália 0,80 " 0,304" " 132.328"
13 Europa 2024 Itália 2,56 " 0,533" " 21.665"
14 <NA> 2020 <NA> 4,12 " 1,990" " 97.588"
15 <NA> 2021 <NA> 1,53 " 0,495" " 234.660"
16 <NA> 2022 <NA> 0,36 " 0,301" " 770.687"
17 <NA> 2023 <NA> 0,56 " 0,292" " 72.558"
18 <NA> 2024 <NA> 0,25 " 0,143" " 8.912"
# ℹ 1 more variable: Obitos_maximo <chr>